JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
Pythonで線形計画法を解いてみる
線形計画法（Linear Programming; LP or linear optimization）は，目的関数も制約関数も線形であるときの最適化問題を解く手法です．SciPy + GLPK + CVXOPT + OpenOpt + FuncDesignerで実装されているのを使ってみました．説明はWikipediaから抜粋． 線形計画法は以下のようにある制約関数のもとである目的関数を最大化あるいは最小化するもの． maximize or minimize （目的関数） subject to （制約関数） xは変数，A,b,cは係数．制約関数の形が凸多面体であるので目的関数は最適化可能． たとえば ある農夫がL [km^2]の広さの農地を持っているとき小麦と大麦を育てて売上を最大化させたい．農夫は肥料をF [kg]と農薬をP [kg]だけ持っている．小麦を育てるためには肥料F1 [kg
統計学的検定に対するある拒絶反応
「この最後の信頼区間の使い方違和感ありません？」と言われて、「仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む）」と言うブログのエントリーを見てみたら、色々と統計学への誤解が積み重なっており、さらにデータが仮説を裏付けないと言う事実に拒絶反応を示していた。色々と問題があるのだが、気付いたところを幾つか列挙してみたい。 1. 仮説検定は基本的に行うべき 問題エントリーで『「施策の効果をテストしたいな」「はい。仮説検定」って、それってのび太くんにとって有益なの？』と言っているが、仮説検定をしないのはむしろ有害に思える。やっても毒にも薬にもならない事もあるわけで、そういう状況を示せ無いようなデータ分析にどれほどの意味があると言えるのであろうか。創意工夫した施策の効果が有意性無し（＝施策の効果があるとは言えない）と言われたら面白くは無いであろうが、必ずしも都合の良い結果が出
租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
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